Kimi модели: Целосен преглед и водич
Истражете ја моќта на K2.5 со 1 трилион параметри и напредната Agent Swarm технологија за вашите најкомплексни задачи.
Пробај сега
Преглед на Kimi моделите
Платформата Kimi на Moonshot AI нуди импресивна палета на модели за вештачка интелигенција изградени на архитектура со 1 трилион параметри од типот Mixture-of-Experts. Главниот модел Kimi K2.5, објавен во јануари 2026 година, донесува мајчини мултимодални способности, координација на Agent Swarm и перформанси на тестовите кои се конкурентни на GPT-5.2 и Claude Opus 4.5. Без разлика дали ви се потребни брзи одговори за едноставни прашања, длабоко резонирање за сложени проблеми или автономни работни процеси со агенти, семејството модели на Kimi го покрива секој случај на употреба.
Екосистемот на Kimi се развиваше брзо откако K1.5 беше лансиран во јануари 2025 година. Секое следно издание ги прошируваше можностите од резонирање само со текст до целосно мултимодално разбирање со видео, слики и документи. Сите модели од серијата K2 ја делат истата основа од 1T MoE, но се разликуваат по податоците за обука, збирот на функции и оперативните режими. Целиот модел K2.5 е достапен како отворен код под Модифицирана MIT лиценца и може да се најде на Hugging Face за сопствена имплементација.
| Модел | Датум на издавање | Параметри | Контекстуален прозорец | Клучни карактеристики |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.5 | Јануари 2026 | 1T MoE (32B активни) | 256K токени | Мајчина мултимодалност, Agent Swarm, отворен код |
| Kimi K2-Instruct-0905 | Септември 2025 | 1T MoE (32B активни) | 256K токени | Подобрено програмирање, проширен контекст |
| Kimi K2 | Јули 2025 | 1T MoE (32B активни) | 128K токени | Прв 1T MoE, база со отворен код |
| Kimi Linear | Октомври 2025 | 48B MoE (3B активни) | 128K токени | Лесен модел, ефикасна работа |
| Kimi-VL | Април 2025 | 16B MoE (3B активни) | 128K токени | Визуелно-јазичен, компактна мултимодалност |
| Kimi K1.5 | Јануари 2025 | Неоткриено | 128K токени | Паритет на резонирање со OpenAI o1 |
Главниот модел Kimi K2.5
Kimi K2.5 претставува најспособниот модел во линијата, обучен на приближно 15 трилиони мешани визуелни и текстуални токени преку континуирана пред-обука врз основата на K2. Архитектурата користи 384 експерти од кои 8 се активираат по токен, користејќи Multi-Latent Attention (MLA) и SwiGLU активација. Дизајнот интегрира MoonViT-3D, визуелен енкодер со 400 милиони параметри кој користи NaViT пакување за влез на слики со променлива резолуција.
Четири оперативни режими
K2.5 работи во четири посебни режими, секој оптимизиран за различни типови задачи. Режимот K2.5 Instant испорачува брзи одговори без размислување за директни прашања. Режимот K2.5 Thinking го активира логичкото резонирање за сложени проблеми. Режимот K2.5 Agent овозможува користење на алатки за автономно завршување задачи. Режимот K2.5 Agent Swarm координира до 100 специјализирани под-агенти кои работат паралелно, намалувајќи го времето на извршување за 4,5 пати.
| Режим | Случај на употреба | Брзина | Длабочина на резонирање |
|---|---|---|---|
| K2.5 Instant | Брзи одговори, едноставни задачи | Најбрз | Стандардна |
| K2.5 Thinking | Математика, логика, анализа | Умерена | Длабоко логичко размислување |
| K2.5 Agent | Алатки, извршување код, пребарување | Зависи од задачата | Агентско резонирање |
| K2.5 Agent Swarm | Сложени истражувања, повеќе чекори | 4,5 пати побрз од еден агент | Дистрибуирано мулти-агентско |
Перформанси на бенчмарк тестовите
K2.5 постигнува 96,1% на AIME 2025 (GPT-5.2: 100%), 98,0% на MATH-500 и 87,6% на GPQA-Diamond. Во областа на програмирањето, моделот освои 83,1% на LiveCodeBench v6, што е значително подобро од 64,0% на Claude Opus 4.5. Режимот Agent Swarm постигна 50,2% на Humanity's Last Exam со користење на алатки, надминувајќи ги 45,5% на GPT-5.2 со 76% помали трошоци. Визуелните способности вклучуваат 92,3% на OCRBench и 86,6% на VideoMMMU.
Базниот модел Kimi K2
Објавен во јули 2025 година, K2 беше првиот MoE модел на Moonshot AI со 1 трилион параметри и претставува основа за сите следни изданија од серијата K2. Како модел со отворен код под MIT лиценца, тој ја воспостави архитектурата со 384 експерти и 32B активни параметри што ја наследи и K2.5. Првичното издание поддржуваше контекст од 128K токени, кој подоцна беше проширен на 256K со ажурирањето од септември 2025 година.
Моделот K2-Instruct-0905 донесе значителни подобрувања во пишувањето код и проширен контекстуален прозорец. Ова ажурирање постигна 94,5% на HumanEval, демонстрирајќи силни способности за генерирање програмерски код. Верзијата Instruct останува достапна како алтернатива само за текст за корисниците на кои не им се потребни мултимодални функции.
Лесни модели за специфична намена
Моделот Kimi Linear
Лансиран во октомври 2025 година, Kimi Linear користи компактна 48B MoE архитектура со само 3B активни параметри по токен. Дизајниран е за локална имплементација и средини со ограничени ресурси, каде што нуди изненадувачки добри перформанси со оглед на неговата големина. Моделот поддржува контекст од 128K токени и работи ефикасно на хардвер за широка потрошувачка, што го прави погоден за мобилни апликации и сценарија каде брзината е поважна од максималниот капацитет.
Моделот Kimi-VL
Објавен во април 2025 година, Kimi-VL е визуелно-јазичен MoE модел со 16 милијарди параметри и 3 милијарди активни параметри. Тоа беше првиот мултимодален модел со отворен код на Moonshot AI, наменет за задачи што комбинираат разбирање слики со генерирање текст. Иако е заменет со поновиот K2.5 за барани работни процеси, Kimi-VL останува корисен за полесни визуелни задачи каде што моделот од 1T би бил премногу голем.
Kimi K1.5 за логичко резонирање
Моделот K1.5, објавен во јануари 2025 година, го означи влезот на Moonshot AI во светот на напредните модели за резонирање. Компанијата тврдеше дека има паритет со OpenAI o1 на бенчмарк тестовите за математика и програмирање, воведувајќи способности за резонирање базирани на засилено учење. Иако точниот број на параметри никогаш не беше објавен, K1.5 покажа дека Moonshot AI може да се натпреварува со водечките глобални решенија.
Овој модел се фокусираше исклучиво на текстуално резонирање без мултимодални способности. Неговото појавување ја постави основата за помоќната серија K2. Корисниците кои сè уште користат K1.5 треба да преминат на K2.5, кој го надминува својот претходник во секој поглед, додавајќи визуелни и агентски функции.
Како да го изберете моделот
Изборот на модел зависи од вашите специфични барања за капацитет, цена и флексибилност при имплементација. Следниот водич помага во изборот на оптималниот модел според намената.
- За општа намена со максимален капацитет треба да се користи K2.5 преку API или официјалната веб-страница.
- За автономна работа и истражување се препорачуваат режимите K2.5 Agent или Agent Swarm.
- За сопствена инфраструктура со целосни функции потребно е да се преземе K2.5 од Hugging Face за сервери со vLLM или Docker.
- За работа на уреди со ограничени ресурси најдобар избор е Kimi Linear поради ниската латентност.
- За едноставни визуелни задачи со мал буџет моделот Kimi-VL нуди соодветен баланс.
- За анализа на текст по пониска цена може да се користи K2-Instruct-0905 наместо мултимодалните верзии.
FAQ
Кој Kimi модел е најдобар?
Kimi K2.5 е најспособниот модел според сите мерила, вклучувајќи резонирање, програмирање и визуелни задачи. Тој води на OCRBench со 92,3% и постигнува одлични резултати на LiveCodeBench.
Дали користењето е бесплатно?
Сите модели на Kimi се достапни бесплатно преку веб-страницата и мобилните апликации. Пристапот преку API се наплаќа по потрошени токени.
Може ли да се работи локално?
Да, моделите K2.5 и K2 се достапни на Hugging Face и може да се постават преку Transformers или Docker. Kimi Linear е најсоодветен за стандарден хардвер.
Каква е разликата меѓу K2 и K2.5?
Главната разлика е во тоа што K2.5 додава мајчини мултимодални способности (слики, видео) и режимот Agent Swarm за паралелна работа.
Што е Agent Swarm?
Тоа е режим на K2.5 кој координира до 100 специјализирани под-агенти кои работат паралелно, што го забрзува извршувањето за 4,5 пати.